UI2CODE系列文章|如何批量制造高質(zhì)量樣本

作者：閑魚技術(shù)-楚豐

在 UI2CODE
項目中，我們大量使用了深度學(xué)習(xí)方法來做一些物體檢測。而深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練，避免不了需要大量的樣本，因此如何制造大量樣本，來滿足模型訓(xùn)練需要是我們必須要解決的一個問題。在這篇文章中，我們將介紹我們?nèi)绾卫霉ぞ?，批量泛化出大量樣本，為模型?xùn)練提供數(shù)據(jù)保障。

1.樣本現(xiàn)狀

我們的模型要解決的問題是在一個設(shè)計稿圖片上識別出基礎(chǔ)控件等信息，包括位置和類別。而它所需要的樣本，主要存在兩個問題：

* 數(shù)據(jù)量少：
一個APP的頁面是有限的，特別是針對單個APP做優(yōu)化適配的時候，頁面的數(shù)量是相對較少的，可能在幾十到上百個。而模型的對樣本數(shù)量的需求是巨大的，特別像較為復(fù)雜的模型，對數(shù)據(jù)量的要求至少是萬級別的，單靠真實樣本，是遠遠達不到要求的。
* 標(biāo)注成本高：物體檢測的樣本標(biāo)注，不僅需要標(biāo)注物體的類別，更需要標(biāo)注出物體的具體位置

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